【摘 要】
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该文根据某大型钢铁企业电力负荷的历史数据,深入研究了大型钢铁企业电力负荷的特点,并对目前比较成熟的多种短期负荷预测算法和预测模型进行了分析和比较.在对BP神经网络短
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该文根据某大型钢铁企业电力负荷的历史数据,深入研究了大型钢铁企业电力负荷的特点,并对目前比较成熟的多种短期负荷预测算法和预测模型进行了分析和比较.在对BP神经网络短期负荷预测模型及其改进算法展开了详细讨论的基础上,该文提出了针对大型钢铁企业电力负荷特点的人工神经网络和小波变换相结合的短期负荷预测模型.该文提出了人工神经网络与小波变换相结合用于大型钢铁企业的电力负荷短期预测模型,其基本思想是:利用小波变换的特征提取能力,采用合适的小波基将总体电力负荷按照变化特性分解为近似分量和细节分量,然后对负荷特性相对一致的各分量分别建立神经网络预测模型进行预测,最后通过对各分量的预测结果进行重构,即可得到整体负荷预测结果.实例计算结果表明,人工神经网络与小波变换相结合的模型应用于大型钢铁企业电力负荷短期预测时,很好地反映出电力负荷的变化情况,其预测精度令人满意.该课题的研究成果有很好的应用前景,对于提高大型钢铁企业能源系统的管理水平和提高企业竞争力具有重要的意义.
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